논리 데이터 모델링(Logical Data Modeling)

논리 데이터 모델링(Logical Data Modeling)

논리 데이터 모델링은 데이터 모델링 프로세스의 Input으로써 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정이라 할 수 있다. 논리 데이터 모델링의 결과로 얻어지는 논리 데이터 모델은 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태라고 정의할 수 있다. 즉, 물리적인 스키마 설계를 하기 전 단계의‘데이터 모델’상태를 일컫는 말이다. 

논리 데이터 모델링의 핵심은 누가 데이터에 액세스하고 어떻게 데이터에 액세스하며, 그러한 액세스는 전산화와는 독립적으로,  다시 말해서 누가(Who),   어떻게(How), 그리고 전산화는 별개로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실들을 인식하여 기록하는 것이며, 이것은 기법으로서의 의미를 넘어 하나의 철학이라고도 할 수 있다.

특히 데이터 모델링 과정에서 가장 핵심이 되는 부분이 논리 데이터 모델링이라고 할 수 있다. 데이터 모델링이란 모델링 과정을 통해서 조사하고 결정한 사실을 단지 개체-관계 다이어그램이라는 그림으로 그려내는 과정을 말하는 것이 아니다. 시스템 구축을 위해서 가장 먼저 시작할 기초적인 업무 조사를 하는 초기 단계부터 인간이 결정해야 할 대부분의 사항을 모두 정의하는 시스템 설계의 전 과정을 지원하는‘과정의 도구’라고 해야 할 것이다.

이 단계에서 수행하는 또 한 가지 중요한 활동은 정규화이다. 정규화는 논리 데이터 모델 상세화 과정의 대표적인 활동으로 논리 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 속성들이 가장 적절한 엔터티에 배치되도록 함으로써 좀 더 신뢰성있는 데이터 구조를 얻는 데 목적이 있다. 논리데이터 모델의 상세화는 식별자 확정, 정규화, M:M 관계 해소, 참조 무결성 규칙 정의 등을 들 수 있으며, 추가적으로 이력 관리에 대한 전략을 정의하여 이를 논리 데이터 모델에 반영함으로써 데이터 모델링을 완료하게 된다. 이에 대한 상세한 내용은 제3장 논리 데이터 모델링에서 다룬다.

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